GreatSQL社区2023全年技术文章总结

2023年GreatSQL社区技术文章综述:优快云上的数据库热点与深度解析
这篇文章总结了GreatSQL社区在2023年在优快云发布的各类技术文章,包括新版本发布、源码解析、MGR技术、性能优化、日志与锁、故障解析、安装部署、周边工具以及一系列数据库相关活动。

GreatSQL社区自成立以来一直致力于为广大的数据库爱好者提供一个交流与学习的平台。在2023年,我们见证了社区的蓬勃发展,见证了众多技术文章的诞生与分享。
此篇总结呈现GreatSQL社区2023年社区技术文章在优快云发布的全部。这些文章涵盖了GreatSQL、MGR、源码解析、故障解析、SQL优化、安装部署、等众多数据库技术文章。

1、新版本发布

2、源码解析

3、MGR相关

4、性能优化

5、日志和锁

6、技术分享

7、故障解析

8、安装部署

9、周边工具

10、社区月报

11、生态兼容&活动

12、实现一个简单的Database系列

系列文章放最后一篇,文章内有前文回顾

13、图文结合带你搞懂MySQL日志系列

系列文章放最后一篇,文章内有前文回顾

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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